XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpectrosc
使用X射线拉曼光谱法
Laura M de Kort，Masoud Lazemi，Alessandro Longo，Valerio Gulino，Henrik P Rodenburg等。使用X-Ray Raman谱学解密了纳米固体电解质中界面诱导的高LI和Na离子电导率的起源。高级能源材料，2024，10.1002/aenm.202303381。hal-04411755
通过石墨烯增强的拉曼光谱法增强若丹明6G和晶体紫拉曼光谱峰
abtract-由于石墨烯的独特特性，由于它的发现，因此已经提出了从化学传感器到晶体管的不同领域中的许多应用。石墨烯最重要的应用之一是在拉曼光谱法的增强中，最近引起了科学家的注意。本文研究了其作为拉曼增强的底物的潜力，称为石墨烯增强拉曼光谱（GERS）。我们使用若丹明6G（R6G）和晶体紫（CV）来说明氧化石墨烯对拉曼增强的影响。表明，与沉积在裸玻璃基板上的液溶液沉积在石墨烯基底物上沉积的若丹明6G和晶体紫溶液的拉曼峰显着增加。使用拉曼光谱仪，拍摄了这些材料的拉曼光谱，并比较了它们的图。表明，该方法可以增强若丹明6G和晶体紫的分子的拉曼信号。
特刊 - 微型结构的拉曼光谱
拉曼光谱法（RS）是一种众所周知的技术，它广泛用于物理化学，材料物理，生物学，工程甚至行星探索的广泛领域。rs已成为表征材料的化学成分和分子结构的主要工具之一。有关缺陷性质，材料的结晶或无定形特征以及该技术的大量信息。在本期中，原始论文和评论文章尤其有望表明RS在诸如以下主题中的兴趣： - 控制材料的制备，例如薄膜，纳米和微结构材料，以及提高其质量； - 掺入点缺陷的探测和缺陷结构的研究； - 与相变的联系（共存阶段，相变）； - 属性的增强（机械，电子，光学等）通过更好地了解结构。此问题可以概述该重要工具在物理和化学不同领域中的各种应用。
拉曼光谱法，用于鉴定链球菌
在现代世界中，口腔的各种炎症性疾病已广泛，特别是牙周炎[1，2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌，在几乎100％的病例中，它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时，即使使用现代方法，链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前，一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物，是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法（MALDI-TOFMS）。没有任何有关微生物识别的新技术，没有问题，而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧，并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面，紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法，可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法（RS）的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式，并可以区分相似的分子，这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大，需要在此方向上进行进一步的研究。以前，其他作者进行了类似的研究，但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上，作为广义感染（肺炎和脑膜炎）的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌，口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究，并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
振动光谱法鉴定了心力衰竭中的心肌化学修饰，而保留的射血分数
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.20.533577 doi：Biorxiv Preprint
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
临床代谢组学和个性化医学中的核磁共振光谱：当前的挑战和观点
个性化医学可能是现代医学中最有希望的领域。这种方法试图根据个人患者特征来优化疗法和患者护理。它的成功很大程度上取决于疾病的表征及其进化的方式，患者的分类，其随访和治疗方法可以优化。因此，个性化医学必须结合创新的工具来测量，集成和建模数据。朝着这一目标，临床代谢组学似乎非常适合获取相关信息。的确，代谢组学的签名为患者对病理学和/或治疗的反应，提供预后和诊断生物标志物并改善治疗结果而对患者进行分层的关键见解。但是，将代谢组学从实验室研究转换为临床实践仍然是一项挑战。核磁共振光谱（NMR）和质谱法（MS）是测量代谢组的两个关键平台。NMR具有临床代谢组学至关重要的几个优点和特征。的确，NMR光谱本质上非常健壮，可重复，无偏，定量，在结构分子水平上提供信息，几乎不需要样品制备和减少数据处理。nmr也非常适应大型队列，多点线和纵向研究的测量。本综述着重于在临床代谢组学和个性化医学背景下NMR的潜力。从临床水平上基于NMR的代谢组学的当前状态开始，并强调其优势，劣势和挑战，本文还探讨了如何与最初的“反对派”或“竞争”，NMR和MS远距离整合，并且在样本分类和生物标记方面表现出了极大的互补性。最后，观点讨论提供了对当前方法论发展的见解，这些发展可能显着提高NMR，作为用于临床应用和护理点诊断的更加紧密，敏感且易于使用的工具。由于这些进步，NMR具有强大的潜力，可以加入目前在临床环境中使用的其他分析工具。
covid-19腐殖质/富氏酸加上层表酸酯食物治疗：回顾性图表审查
拉曼光谱法（RS）越来越多地应用于医疗领域，以区分肿瘤与正常组织，最近的进步使其在神经外科手术中使用。本评论探讨了RS作为脑神经胶质瘤的诊断和手术辅助，详细介绍了其各种方式和应用。通过包括PubMed，Google Scholar和Elibrary在内的数据库中的全面搜索，筛选了300多个参考文献，从而产生了74篇符合纳入标准的文章。关键发现揭示了RS在神经肿瘤学上的潜力，用于检查天然活检标本，冷冻和石蜡包含的组织以及体液以及进行术中评估。rs提供了鉴定神经胶质瘤，将其与健康脑组织区分开的希望，并在切除过程中建立精确的肿瘤边界。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。